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Pujari Tarkesh

メンバー加入日: 2024

ゴールドリーグ

20700 ポイント
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 1月 1, 2025 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 1月 1, 2025 EST
生成 AI の概要 Earned 1月 1, 2025 EST
Vertex AI でノートブックを使用する Earned 12月 27, 2024 EST
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 11月 18, 2024 EST
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス Earned 11月 17, 2024 EST
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化 Earned 11月 10, 2024 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 11月 8, 2024 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 11月 6, 2024 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 11月 4, 2024 EST
Professional Machine Learning Engineer 学習ガイド Earned 10月 22, 2024 EDT
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned 10月 22, 2024 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 10月 13, 2024 EDT

このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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このコースは、Vertex AI Notebooks に関する入門コースです。Vertex AI Notebooks は Jupyter ノートブックをベースとした環境であり、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで ML のワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームを提供します。このコースでは、（1）Vertex AI Notebooks の種類とそれぞれの機能、（2）Vertex AI Notebooks の作成と管理の方法について説明します。

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「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。

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このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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このコースでは、PMLE（Professional Machine Learning Engineer）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握したうえで、また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。

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